使用Metascape进行GO及KEGG分析
接着可以拿去作图了，GO/KEGG 数值。
clusterProfiler是一个功能强大的R包，同时支持GO和KEGG的富集分析，而且可视化功能非常的优秀，本章主要介绍利用这个R包来进行Gene Ontology的富集分析。
KEGG分析是通过对基因的表达信息进行分析来确定基因的功能的。GO分析和KEGG分析的主要区别在于它们所依据的数据不同。GO分析是基于序列信息的，而KEGG分析是基于表达信息的。
KEGG指的是京都基因与基因组百科全书，通常我们使用KEGG中的pathway模块，将基因映射到某些通路上，了解基因参与生物体中的代谢过程等。
非模式生物GO、KEGG富集分析
1、KEGG指的是京都基因与基因组百科全书，通常我们使用KEGG中的pathway模块，将基因映射到某些通路上，了解基因参与生物体中的代谢过程等。
2、GO富集分析原理： 有一个term注释了100个差异表达基因参与了哪个过程，注释完之后（模式生物都有现成的注释包，不用我们自己注释），计算相对于背景它是否显著集中在某条通路、某一个细胞学定位、某一种生物学功能。
3、Gokegg富集分析是一种生物信息学工具，用于分析一组基因在细胞、组织或生物体中是否具有共同的生物学功能或通路。它可以将不同基因集之间的差异性比较和功能注释结果整合起来，进而预测哪些生物学过程与不同基因集相关联。
GO富集分析简单介绍
1、GO富集分析原理简介和DAVID的GO富集分析方法操作演示 寻找差异表达的基因并挖掘它们可能的功能，是我们进行RNA测序的最主要目的。
2、step 1：计算富集得分（Enrichment Score）。按顺序从头到尾逐个比较L中的基因与S中的基因，加和统计量，如果两者相同就增加KS统计量，反之就减少KS统计量。增加的多少与这个基因和表型的相关性有关。
3、富集分析(Enrichment Analysis) 是一种广泛应用于 生物信息学Q 研究的统计方法，主要用于检验一个基因集合中某些功能或特征的富集程度。富集分析的主要目的是从大量基因数据中找出有生物学意义的模式和功能。
4、其中2个与生长素信号转导相关，而另外8个则没注释到生长素信号转导相关，简单画一下，即 好，剩下的两个就不替换了。整体上，ORA模式的富集分析，本身就是经典的抽球案例，感兴趣的自行替换就可以了。
5、clusterProfiler是一个功能强大的R包，同时支持GO和KEGG的富集分析，而且可视化功能非常的优秀，本章主要介绍利用这个R包来进行Gene Ontology的富集分析。
6、GO分析 根据挑选出的 差异基因 ，计算这些差异基因同GO 分类中某（几）个特定的分支的 超几何分布 关系，GO 分析会对每个有差异基因存在的GO 返回一个 p-value ，小的p 值表示差异基因在该GO 中出现了富集。
用topGO进行GO富集分析
topGO是一个半自动的GO富集包，该包的主要优势是集中了好几种统计检验的方法，目前支持的统计方法如下：BiocManager：install(topGO)需要R的版本为=10，但biocmanager安装需要的R版本更高，现在应该是6。
两种方法： classic， elim 函数 GenTable() 可用于分析富集最为显著的 GO term 和相对应的p值。函数 score() 可以得到 topGOresult 对象中 GO term 的p值。
具体如何做物种所有基因的背景注释，请参考前述推文《零基础快速完成基因功能注释 / GO / KEGG / PFAM...》。首先，打开 TBtools GO 富集分析界面 整体如上，一共三个文件：具体示例如下 点击 Start ，随后等待即可。
通常称这种分析为GO、KEGG富集分析。本节视频教程，就让我们带大家学习什么是GO、KEGG富集分析，它们的主要原理是什么，并简单展示使用DAVID进行差异表达基因GO富集分析的操作过程。
基因本体论富集分析(Gene 0ntology Enrichment Analysis) ： 这是最常用的富集分析类型，用于验基因集合中基因本体论(GO)目的富集情况。这可以帮助研究者了解基因集合中的基因在生物学过程、分子功能和细胞组成方面的共同特征。
GO富集分析
step 1：计算富集得分（Enrichment Score）。按顺序从头到尾逐个比较L中的基因与S中的基因，加和统计量，如果两者相同就增加KS统计量，反之就减少KS统计量。增加的多少与这个基因和表型的相关性有关。
go富集分析是什么意思如下：富集分析(Enrichment Analysis) 是一种广泛应用于 生物信息学Q 研究的统计方法，主要用于检验一个基因集合中某些功能或特征的富集程度。
。如果基因数量少于20，无法获得足够的信息来进行go富集分析，会导致分析结果不稳定和不可靠。因此，通常建议选择至少20个基因进行富集分析。
在是否需要构建的问题上，我看到徐洲更在 功能注释后如何做富集分析 中提到 “你不需要构建Orgdb，因为Orgdb的用途是进行基因编号和GO/KEGG的转换。
首先，打开 TBtools GO 富集分析界面 整体如上，一共三个文件：具体示例如下 点击 Start ，随后等待即可。完成时会有弹窗提示。
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